Objeto de conferencia
Evaluación comparativa de herramientas AutoML de código abierto en tareas de regresión
Autor
Bender, Adrián
Nicolet, Santiago
Institución
Resumen
AutoML actúa como puente entre los diferentes niveles de experiencia al momento de generar modelos predictivos y agiliza el proceso de Aprendizaje Automático. Se implementa a través de diversas técnicas, de las cuales existen pocas comparaciones objetivas, la gran mayoría en tareas de clasificación. Presentamos una referencia de las actuales herramientas AutoML de código abierto y un análisis comparativo de su eficacia utilizando conjuntos de datos públicos propicios para este fin. Probamos que los pipelines generados por Auto-sklearn, H2O AutoML y TPOT resultan eficaces para tareas de regresión, y logran mitigar la sobreadaptación que podrían tener sus modelos en búsqueda de la optimización. Sociedad Argentina de Informática